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CS 59200-MLS机器学习系统 RSA攻击 +修复 resym：利用LLM恢复变量和数据结构符号 数据挖掘与机器学习 - 普渡大学计算机科学 机器学习简介 - 普渡大学计算机科学 CS592：2025年春季的社会辅助代理商
在本课程中，我们将通过了解如何以高级语言编写的ML模型分解为低级内核，并以分布式方式跨硬件加速器（例如GPU）执行。本课程涵盖的主题包括：神经网络和反向传播，用于表达ML模型的编程模型，自动差异化，深度学习加速器，分布式培训技术，计算图优化，自动内核的生成，内存优化等。本课程的主要目标是就现有ML系统的工作方式提供全面的看法。在整个课程中，我们还将学习这些系统背后的设计原则，并讨论为下一代ML应用程序和硬件平台构建未来ML系统的挑战和机会。
CMIP6模型中的北极9月海冰浓度偏见及其与其他模型变量的关系CMIP6模型中的北极9月海冰浓度偏见及其与其他模型变量的关系
摘要：参与耦合模型比较项目（CMIP）的模型表现出北极海冰气候的巨大偏见，这似乎与季节性大气和海洋循环中的偏见有关。使用1979年至2014年的34个CMIP6模型的历史运行，我们研究了9月的气候海冰浓度（SIC）偏见与大气和海洋模型气候之间的联系。9月SIC的主要模型传播由两个领先的EOF很好地描述，共同解释了。其65％的差异。第一个EOF代表整个北极中SIC的低估或高估，而第二个EOF描述了大西洋和PACIFIC部门的SIC偏见相反。回归分析表明，这两种SIC模式与夏季期间北极表面热孔的偏离密切相关，主要是短波和长波辐射，而传入的大西洋水则在大西洋部门发挥了作用。与夏季云覆盖，低级湿度，对流层温度/循环以及海洋变量的局部和全球联系。如三种气候模型所示，在北极在模型中与SIC偏差的局部关系大多相似，但显示出不同程度的大西洋流动影响。在全球范围内，建议在9月的夏季大气循环中对三种模型之一提出了强烈的影响，而大气影响主要是通过其他两个模型的热动力学。在其中一种模型中可以看到与北大西洋循环的明确联系。
影响组织中AI采用的变量
本评论论文调查了影响组织如何采用人工智能（AI）的因素。它专注于技术，组织，人类和外部方面，分析驱动因素和AI整合的障碍。关键框架，例如技术接受模型（TAM），创新（DOI）理论的扩散（DOI）和技术 - 组织 - 环境（TOE）框架，用于了解这些动态。本文解决了诸如技术困难和道德问题之类的挑战，以及AI所能提供的好处，例如提高决策和提高效率。它还着眼于诸如可解释的AI之类的新兴趋势，并为组织提供了有效使用AI技术的指导。该分析旨在为学术讨论做出贡献并提供可行的见解，以协助组织克服AI采用的复杂性并利用其变革性效应。
离散调制的连续变量量子密钥分布的安全性
连续可变量子密钥与离散调制具有可能使用广泛可用的光学电源和现有的电信基础来提供信息理论安全性的潜力。尽管其实施比基于高斯调制的协议要简单，但证明其针对连贯攻击的有限尺寸安全性带来了挑战。在这项工作中，我们证明了有限尺寸的安全性，以针对涉及四个相干状态和杂化检测的离散调制量子键分配协议的共同攻击。要这样做，与大多数现有方案相反，我们首先将所有连续变量分解为协议期间的所有连续变量。这使我们可以使用熵累积定理，该工具以前已在离散变量的设置中使用，以结构有限尺寸的安全性证明。然后，我们通过半准编程计算相应的有限键速率，并在光子数截止下计算。我们的分析提供了0范围内的渐近率。1-10 - 4位每回合，用于数百公里的差异，而在有限的情况下，对于实际的参数，我们在n〜10 11回合和几十公里的距离之后获得了10 GBITS的秘密钥匙。
在连续变量量子计算机上模拟量子场论
摘要：我们深入研究了使用光子量子计算来模拟量子力学并将其应用扩展到量子场论。我们开发并证明了一种利用这种连续变量量子计算 (CVQC) 形式来重现任意汉密尔顿量下量子力学状态的时间演化的方法，并证明了该方法在各种潜力下的显著效果。我们的方法以构建演化状态为中心，这是一种特殊准备的量子态，可在目标状态上诱导所需的时间演化。这是通过使用基于测量的量子计算方法引入非高斯运算来实现的，并通过机器学习进行增强。此外，我们提出了一个框架，其中可以扩展这些方法以在 CVQC 中编码场论而无需离散化场值，从而保留场的连续性。这为量子场论中的量子计算应用开辟了新途径。
在连续变量量子计算机上模拟量子场论
我们深入研究了使用光子量子计算来模拟量子力学并将其应用扩展到量子场论。我们开发并证明了一种方法，该方法利用这种连续变量量子计算 (CVQC) 来重现任意汉密尔顿量下量子力学状态的时间演化，并且我们证明了该方法在各种潜力下的显著效果。我们的方法以构建演化状态为中心，这是一种特殊准备的量子态，可在目标状态下诱导所需的时间演化。这是通过使用基于测量的量子计算方法引入非高斯运算来实现的，并通过机器学习进行增强。此外，我们提出了一个框架，其中可以扩展这些方法以在 CVQC 中编码场论而无需离散化场值，从而保留场的连续性。这为量子场论中的量子计算应用开辟了新的途径。
脑功能连接的协变量辅助主回归的贝叶斯估计
本文在贝叶斯范式中重新表述了赵等人（2021b）的协变量辅助主（CAP）回归。该方法确定了多变量响应数据协方差中与协变量相关的成分。具体而言，该方法估计一组多元响应信号的线性投影，其方差与外部协变量相关。在神经科学中，人们对分析来自大脑不同区域的脑信号时间序列之间的统计依赖性很感兴趣，我们将其称为功能连接（FC）（Lindquist 2008；Fornito 和 Bullmore 2012；Fornito 等人 2013；Monti 等人 2014；Fox 和 Dunson 2015）。功能连接背后的大脑信号是多变量的，在分析功能连接时，每个大脑活动都被视为与其他大脑活动的相对关系（Varoquaux 等人，2010），因为这种统计依赖性与行为特征（协变量）相关。本文开发了一种贝叶斯方法对反应信号进行监督降维，以分析外部协变量与以多变量信号的协方差为特征的功能连接之间的关联。通常，分析大脑功能连接的第一个步骤是定义一组对应于感兴趣的空间区域（ROI）的节点，其中每个节点都与其自己的图像数据时间过程相关联。然后，根据每个节点时间过程之间的统计依赖性（van der Heuvel 和 Hulshoff Pol，2010；Friston，2011），估计网络连接（或节点之间的“边缘”结构）。 FC 网络是使用 Pearson 相关系数（ Hutchison 等人，2013 年）以及部分
风暴阵风预测与机器学习算法和美国东北部WRF模型变量的整合
摘要：风阵通常与严重危害有关，并可能造成结构和环境损害，从而使阵风预测成为天气预报服务的关键要素。在这项研究中，我们探讨了与天气研究和预测模型的数值天气预测输出集成的Ma-Chine学习（ML）算法的利用，以使风阵电位的估计与观察到的阵风相结合。我们使用了两种ML算法，即随机森林（RF）和极端梯度提升（XGB），以及两种统计技术：具有识别链函数（GLM-sidentity）的Generalized线性模型和具有原木链接功能（GLM-LOG）的广义线性模型（GLM-LOG），以预测Sover tomk for tomp form for the Somk wink for the Somest for Nouthest for Northest for Netast（NE）。我们使用了2005年至2020年间发生的61种模拟的热带和热带风暴来开发和验证ML和统计模型。为了评估ML模型性能，我们将结果与WRF的后阵风潜力进行了比较。我们的发现表明，ML模型，尤其是XGB的表现比统计模型和WRF（WRF-UPP）模型的统一后处理器表现出色，并且能够更好地与所有风暴中观察到的阵风相结合。ML模型面临着捕获阵风分布的上尾的挑战，学习曲线表明，XGB比RF更具效率，而在较少的风暴中产生更好的预测。
通过纳米复合相变量提高太阳能光伏系统效率
摘要：太阳能电池板中电子组件的有效冷却对于优化其性能和寿命至关重要。这项研究研究了相变材料（PCM），尤其是纳米复合材料的利用，以增强太阳能电池板中的电子冷却。纳米复合PCM具有独特的热性能和可扩展性，使其成为降低温度波动并提高整体系统效率的有吸引力的候选者。通过实验验证和仿真研究，本研究探讨了太阳能电池板中基于纳米复合PCM的冷却系统的设计，集成和优化。在提高电子组件的可靠性，提高能量产量和延长系统寿命方面，该方法的有效性得到了证明。这项研究通过提供了利用创新的PCM解决方案用于电子冷却应用的洞察力，从而有助于太阳能电池板技术的发展。